Sehr gute Kenntnisse in SQL sowie in mindestens einer Programmiersprache (z. B. Python, Scala oder Java) * Erfahrung mit Big-Data- und Streaming-Technologien (z. B. Spark, Kafka)
Sehr gute Kenntnisse in SQL sowie in mindestens einer Programmiersprache (z. B. Python, Scala oder Java) * Erfahrung mit Big-Data- und Streaming-Technologien (z. B. Spark, Kafka)
Entwicklung und Weiterentwicklung von Machine-Learning- und Generative-AI-Lösungen (z. B. mit Python, modernen AI/ML-Frameworks und LLMs) unter Einsatz moderner, AI-gestützter Entwicklungswerkzeuge * Sehr gute Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache (z. B. Python, Java, C# oder C++) * Kenntnisse im Umgang mit Datenbanken sowie idealerweise mit modernen Datenplattformen (z. B. Databricks, Snowflake) und Big-Data-Technologien (z. B. Spark, Kafka)
Entwicklung und Weiterentwicklung von Machine-Learning- und Generative-AI-Lösungen (z. B. mit Python, modernen AI/ML-Frameworks und LLMs) unter Einsatz moderner, AI-gestützter Entwicklungswerkzeuge * Sehr gute Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache (z. B. Python, Java, C# oder C++) * Kenntnisse im Umgang mit Datenbanken sowie idealerweise mit modernen Datenplattformen (z. B. Databricks, Snowflake) und Big-Data-Technologien (z. B. Spark, Kafka)
Erste Kenntnisse oder die Bereitschaft zur selbstständigen Einarbeitung in Technologien wie Java, Bash, PowerShell, Python, JavaScript sowie Microsoft Power Platform (Power Apps, Power Automate, Power Fx)
Erste Kenntnisse oder die Bereitschaft zur selbstständigen Einarbeitung in Technologien wie Java, Bash, PowerShell, Python, JavaScript sowie Microsoft Power Platform (Power Apps, Power Automate, Power Fx)
Du baust und wartest robuste ETL/ELT-Pipelines in Python mit FastAPI-Services sowie Apache-Spark-/Scala-Workloads, immer mit Fokus auf Datenqualität, Lineage, Observability und Kostenoptimierung. * Mehrjährige Senior-Erfahrung im Data Engineering mit Python und einem klar nachweisbaren Track Record im Betrieb produktiver Datenpipelines in regulierten oder geschäftskritischen Umgebungen. * Sehr gute SQL-Skills sowie Erfahrung mit mindestens einem modernen Data Stack (z. B. Airflow, dbt, Spark/PySpark, Kafka) und Cloud-Datenplattformen – idealerweise AWS – inklusive Infrastructure-as-Code mit Terraform und GitOps/ArgoCD; sicherer Umgang mit Versionsverwaltung, Testing und Monitoring.
Du baust und wartest robuste ETL/ELT-Pipelines in Python mit FastAPI-Services sowie Apache-Spark-/Scala-Workloads, immer mit Fokus auf Datenqualität, Lineage, Observability und Kostenoptimierung. * Mehrjährige Senior-Erfahrung im Data Engineering mit Python und einem klar nachweisbaren Track Record im Betrieb produktiver Datenpipelines in regulierten oder geschäftskritischen Umgebungen. * Sehr gute SQL-Skills sowie Erfahrung mit mindestens einem modernen Data Stack (z. B. Airflow, dbt, Spark/PySpark, Kafka) und Cloud-Datenplattformen – idealerweise AWS – inklusive Infrastructure-as-Code mit Terraform und GitOps/ArgoCD; sicherer Umgang mit Versionsverwaltung, Testing und Monitoring.
Interesse an oder Erfahrung mit der Programmierung von Skripten zu Datenverarbeitung bzw. -auswertung in Python, Matlab, Visual Basic oder ähnlichen Sprachen
Interesse an oder Erfahrung mit der Programmierung von Skripten zu Datenverarbeitung bzw. -auswertung in Python, Matlab, Visual Basic oder ähnlichen Sprachen
Data-Pipelines umsetzen: Du konzipierst und implementierst robuste Data-Pipelines, Data Ingest und Data-Processing auf Basis von Open-Source-Komponenten wie Apache Airflow, Kafka, Spark oder Trino und sorgst dafür, dass Daten zuverlässig, performant und nachvollziehbar fließen. * Ausbildung & Erfahrung: Du bringst ein abgeschlossenes Studium (oder eine vergleichbare Qualifikation) mit und hast bereits praktisch mit Komponenten wie Spark, Kafka, Airflow o. Ä. gearbeitet – idealerweise in produktionsnahen Projekten. * Kenntnisse in der Softwareentwicklung: Du verfügst über solide Programmierkenntnisse in Java, Scala oder Python und hast bereits mit Build- und CI/CD-Tools wie Maven, sbt, Gradle, Git oder ähnlichen Werkzeugen gearbeitet.
Data-Pipelines umsetzen: Du konzipierst und implementierst robuste Data-Pipelines, Data Ingest und Data-Processing auf Basis von Open-Source-Komponenten wie Apache Airflow, Kafka, Spark oder Trino und sorgst dafür, dass Daten zuverlässig, performant und nachvollziehbar fließen. * Ausbildung & Erfahrung: Du bringst ein abgeschlossenes Studium (oder eine vergleichbare Qualifikation) mit und hast bereits praktisch mit Komponenten wie Spark, Kafka, Airflow o. Ä. gearbeitet – idealerweise in produktionsnahen Projekten. * Kenntnisse in der Softwareentwicklung: Du verfügst über solide Programmierkenntnisse in Java, Scala oder Python und hast bereits mit Build- und CI/CD-Tools wie Maven, sbt, Gradle, Git oder ähnlichen Werkzeugen gearbeitet.
Mehrjährige Senior-Erfahrung im Full-Stack-Engineering moderner Webanwendungen mit tiefem Know-how in mindestens einem Frontend-Stack (React oder Angular) und einem Backend-Stack (Java/Spring Boot oder Python), idealerweise mit End-to-End-Verantwortung im Produktkontext. * Fundierte Praxis mit unseren Kerntechnologien wie React/Angular, Java Spring Boot, Python, C#, Kafka, Terraform sowie Cloud-/DevOps-Umgebungen (Kubernetes, Helm, ArgoCD); Erfahrung mit LLM-Tools wie Azure OpenAI, Anthropic SDK oder MCP ist ein starkes Plus.
Mehrjährige Senior-Erfahrung im Full-Stack-Engineering moderner Webanwendungen mit tiefem Know-how in mindestens einem Frontend-Stack (React oder Angular) und einem Backend-Stack (Java/Spring Boot oder Python), idealerweise mit End-to-End-Verantwortung im Produktkontext. * Fundierte Praxis mit unseren Kerntechnologien wie React/Angular, Java Spring Boot, Python, C#, Kafka, Terraform sowie Cloud-/DevOps-Umgebungen (Kubernetes, Helm, ArgoCD); Erfahrung mit LLM-Tools wie Azure OpenAI, Anthropic SDK oder MCP ist ein starkes Plus.
Du entwirfst skalierbare, sichere und gut wartbare Lösungen über unsere heterogene Landschaft hinweg – von C++-Desktop-Systemen (ALBIS, MEDISTAR, Turbomed) bis hin zu Java-, Python- und Kubernetes-basierten Cloud-Services – in enger Zusammenarbeit mit Engineering, Product Management und Security. * Tiefe technische Expertise in moderner Softwarearchitektur (Microservices, Cloud-native-Design, Security-by-Design, Eventing- und Integrationsmuster) sowie ein breites technisches Fundament über C++, Java, Python und Kubernetes-/Cloud-Stacks hinweg.
Du entwirfst skalierbare, sichere und gut wartbare Lösungen über unsere heterogene Landschaft hinweg – von C++-Desktop-Systemen (ALBIS, MEDISTAR, Turbomed) bis hin zu Java-, Python- und Kubernetes-basierten Cloud-Services – in enger Zusammenarbeit mit Engineering, Product Management und Security. * Tiefe technische Expertise in moderner Softwarearchitektur (Microservices, Cloud-native-Design, Security-by-Design, Eventing- und Integrationsmuster) sowie ein breites technisches Fundament über C++, Java, Python und Kubernetes-/Cloud-Stacks hinweg.